"""
https://leetcode.cn/problems/drop-missing-data/description/?envType=study-plan-v2&envId=introduction-to-pandas&lang=pythondata

2883. 删去丢失的数据
简单
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提示
DataFrame students
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| student_id  | int    |
| name        | object |
| age         | int    |
+-------------+--------+
在 name 列里有一些具有缺失值的行。

编写一个解决方案，删除具有缺失值的行。

返回结果格式如下示例所示。

 

示例 1:

输入：
+------------+---------+-----+
| student_id | name    | age |
+------------+---------+-----+
| 32         | Piper   | 5   |
| 217        | None    | 19  |
| 779        | Georgia | 20  |
| 849        | Willow  | 14  |
+------------+---------+-----+
输出：
+------------+---------+-----+
| student_id | name    | age |
+------------+---------+-----+
| 32         | Piper   | 5   |
| 779        | Georgia | 20  | 
| 849        | Willow  | 14  | 
+------------+---------+-----+
解释：
学号为 217 的学生所在行在 name 列中有空值，因此这一行将被删除。

"""

import pandas as pd

def dropMissingData(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return students.dropna(subset='name')